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モバイル デバイスとエッジ デバイスに機械学習モデルをデプロイする
TensorFlow Lite は、モバイル、マイクロコントローラー、その他のエッジ デバイスにモデルをデプロイするためのモバイル ライブラリです。
モデルを選ぶ
新しいモデルを選択するか、既存のモデルを再トレーニングします。
変換
TensorFlow Lite コンバーターを使用して、TensorFlow モデルを圧縮されたフラット バッファーに変換します。
配備
圧縮された .tflite ファイルを取得して、モバイル デバイスまたは組み込みデバイスにロードします。
最適化
32 ビット浮動小数点をより効率的な 8 ビット整数に変換して量子化するか、GPU で実行します。
画像分類人、活動、動物、植物、場所など、何百ものオブジェクトを識別します。
物体検出境界ボックスで複数のオブジェクトを検出します。はい、犬や猫も。
質疑応答BERT を使用して、最先端の自然言語モデルを使用して、テキストの特定のパッセージの内容に基づいて質問に回答します。
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"必要な情報がない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"複雑すぎる / 手順が多すぎる"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"最新ではない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"翻訳に関する問題"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"サンプル / コードに問題がある"
},{
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"id": "otherDown",
"label":"その他"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"わかりやすい"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"問題の解決に役立った"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"その他"
}]